Карпухно Ирина Александровна – к.э.н., доцент.
Донецк
Irina А. Karpukhno – Cand. Sci. (Economics), Associate Professor.
Donetsk
Гучмазова Дания Анасовна – Аспирант.
Донецк
Daniia А. Huchmazova – Postgraduate student.
Donetsk
Цель исследования. На основе построения многофакторной эконометрической модели выявить факторы дифференциации доходов населения. В соответствии с целью, поставлены следующие задачи: 1) предложить типологию факторов дифференциации доходов домохозяйств; 2) на основе корреляционного анализа оценить тесноту связи между среднедушевыми доходами населения и теми, статистическими показателями, которые в максимальной степени отражают уровень формирования, содержание и характер влияния факторов дифференциации доходов домохозяйств; 3) с помощью алгоритма пошагового регрессионного анализа построить эконометрическую модель для количественной оценки зависимости между факторами дифференциации доходов и доходами населения.
Материалы и методы. В процессе подготовки статьи авторами использована информация сайта Федеральной службы государственной статистики, аналитические статистические материалы, научные труды российских и зарубежных ученых. В работе были использованы следующие методы: метод системного анализа (для разработки типологии факторов дифференциации доходов домохозяйств); метод экономико-математического моделирования (при построении эконометрической модели для количественной оценки зависимости между факторами дифференциации доходов и доходами населения).
Результаты. Была осуществлена классификация факторов дифференциации доходов домохозяйств по трем признакам: уровень формирования, содержание и характер влияния факторов. Сформированы четыре группы статистических показателей, которые в максимальной степени характеризуют факторы дифференциации доходов. Анализ коэффициентов корреляции свидетельствуют о наличии тесной связи между среднедушевыми доходами населения регионов Российской Федерации и преобладающим большинством статистических показателей. Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии позволила выявить те показатели, с которыми у показателя среднедушевых доходов населения наблюдается значимая количественная зависимость, а именно: оборот розничной торговли на душу населения; объем бытовых услуг на душу населения; среднемесячная номинальная начисленная заработная плата; величина прожиточного минимума. Это позволило построить четырехфакторную эконометрическую модель.
Заключение. Предложена типология факторов дифференциации доходов домохозяйств, которая объединяет в себе такие классификационные признаки как: уровень формирования, содержание и характер влияния факторов. Отобраны и сгруппированы по соответствующему признаку непосредственно те статистические показатели, которые в максимальной степени отражают уровень формирования, содержание и характер влияния ранее рассмотренных факторов дифференциации доходов на уровень доходов населения. На основе корреляционного анализа проведена оценка тесноты связи между среднедушевыми доходами населения и статистическими показателями, отражающими факторы дифференциации доходов. С помощью алгоритма пошагового регрессионного анализа была построена многофакторная эконометрическая модель, которая позволила выявить количественную зависимость между факторами дифференциации доходов и среднедушевыми доходами населения.
Purpose of the study. On the basis of the construction of a multifactorial econometric model, it is necessary to identify the factors of income differentiation of the population. In accordance with the goal, the following tasks are set: 1) to propose a typology of factors of household income differentiation; 2) on the basis of correlation analysis, to assess the closeness of the relationship between the average income of the population and those statistical indicators that maximally reflect the level of formation, the content and nature of the factors’ influence of household income differentiation; 3) using a step-by-step regression analysis algorithm to construct an econometric model to quantify the relationship between the factors of income differentiation and the income of the population.
Materials and methods. In the process of preparing the article, the authors used information from the website of the Federal State Statistics Service, analytical statistical materials, scientific works of Russian and foreign scientists. The following methods were used in the paper: system analysis method (to develop a typology of factors for differentiating household income); the method of economic and mathematical modeling (when building an econometric model to quantify the relationship between the factors of income differentiation and the income of the population).
Results. The classification of the factors of differentiation of household incomes was carried out according to three criteria: the level of formation, the content and nature of the influence of the factors. Four groups of statistical indicators have been formed, which, to the maximum extent, are the essence of the factors of income differentiation. An analysis of the correlation coefficients indicates a close relationship between the average income of the population of the Russian Federation regions and the overwhelming majority of statistical indicators. Assessment of the statistical significance of the regression coefficients made it possible to identify those indicators with which the indicator of the average income of the population has a significant quantitative dependence, namely: retail trade turnover per capita; the volume of personal services per capita; average monthly nominal accrued wages; the value of the subsistence minimum. This made it possible to build a four-factor econometric model.
Conclusion. A typology of factors of household incomes’ differentiation is proposed, which combines such classification features as: the level of formation, the content and nature of the influence of factors. Those statistical indicators that reflect to the maximum extent the level of formation, content and nature of the influence of the previously considered factors of income differentiation on the level of income of the population are selected and grouped according to the corresponding criterion. Based on the correlation analysis, an assessment of the closeness of the relationship between the average income of the population and statistical indicators reflecting the factors of income differentiation was carried out. Using the algorithm of stepby-step regression analysis, a multivariate econometric model was built, which made it possible to identify a quantitative relationship between the factors of income differentiation and the average income of the population.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.